Dalam beberapa tahun terakhir, industri keuangan semakin mengadopsi solusi cerdas untuk mengatasi lanskip industri yang berubah. Saat ini, kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML) banyak digunakan di berbagai industri.
Pada 2019, ukuran pasar kecerdasan buatan di bidang teknologi keuangan mencapai US $ 6,67 miliar. Angka ini diperkirakan akan tumbuh menjadi lebih dari 22,6 miliar dolar AS dalam lima tahun ke depan. Tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) selama periode ini setinggi 23,37% dan tidak ada tanda-tanda melambat. Baca 5 Tren Kecerdasan Buatan Populer Tahun 2021
1. Apa Kekuatan Pendorong Di Balik Pengembangan Kecerdasan Buatan Dan Machine Learning?
Kenyataannya, tidak hanya di bidang industri keuangan, tetapi hampir semua industri memiliki permintaan yang lebih tinggi untuk menggunakan kecerdasan buatan dan machine learning.
Saat ini, teknologi kecerdasan buatan digunakan untuk menyelesaikan berbagai tantangan bisnis. Kasus penggunaan paling umum untuk kecerdasan buatan dan machine learning mencakup 38% – Mengurangi biaya. 37% Memberikan wawasan. 34% Meningkatkan pengalaman pelanggan. 30% Mengotomatiskan proses internal. 27% Mendeteksi penipuan 26% dan Meningkatkan kepuasan pelanggan
Singkatnya, kecerdasan buatan dan teknologi machine learning adalah pendorong perubahan di hampir semua sektor industri. Dengan mengadopsi teknologi ini, organisasi akan memiliki pemahaman yang lebih dalam tentang kebutuhan pelanggan dan proses bisnis. Serta dapat mengoptimalkan dan meningkatkan produk dan layanan dalam menanggapi kebutuhan pasar yang berubah. Sektor teknologi industry keuangan tidak terkecuali.
2. Area Utama Mana Yang Akan Lebih Diperhatikan Oleh Penyedia Layanan Keuangan Pada Tahun 2021?
Masyarakat akan melihat industri keuangan terus memberikan layanan sesuai permintaan di tahun 2021. Dengan demikian berarti bahwa pelanggan akan mendapatkan layanan dan produk yang lebih cepat dan lebih personal daripada sebelumnya. Berikut ini Labkom99 merangkum Penerapan Kecerdasan Buatan Dan Machine Learning Di Bidang Industri Keuangan.
1) Robot Konsultan
Sesuai dengan tema pembiayaan dan permintaan, manajemen portofolio yang dipersonalisasi dan rekomendasi produk adalah dua solusi kecerdasan buatan dan machine learning yang paling populer di tahun 2021. Meskipun akurasi dan standar etika teknologi kecerdasan buatan masih diperdebatkan, kasus penerapannya terus berkembang. Lembaga keuangan yang menggunakan solusi terbaru dapat merekomendasikan peluang investasi bagi pelanggan berdasarkan pendapatan, kebiasaan investasi saat ini dan manajemen risiko.
Dalam penerapan robo-advisor, Anda akan melihat kemajuan dari kuesioner online hingga pengelolaan dana dan portofolio khusus. Hingga penyeimbangan ulang dan rekomendasi berbasis algoritma. Pada tahun 2021, masyarakat akan melihat peningkatan sistem dan algoritme pembelajaran mandiri yang lebih lengkap untuk membantu investor.
2) Pengoptimalan Proses
Salah satu aplikasi kecerdasan buatan dan machine learning yang paling umum digunakan di bidang teknologi keuangan adalah optimalisasi proses dan akan terus berkembang di tahun 2021. Pengoptimalan proses dapat membantu lembaga keuangan mengurangi beban kerja karyawan mereka. Secara keseluruhan membuat proses lebih efisien dan meningkatkan produktivitas. Biasanya, pengoptimalan proses digunakan untuk mengotomatiskan fungsi pusat panggilan. Mengoptimalkan dokumen untuk chatbot yang berhubungan dengan pelanggan dan meningkatkan pelatihan karyawan.
Pada tahun 2021, kita akan melihat peningkatan dalam teknologi ini dan mempromosikan otomatisasi lebih banyak sistem. Seperti menanggapi pertanyaan pelanggan, membuat laporan dan analisis data besar. Hal ini yang akan memberikan wawasan yang lebih penting kepada lembaga keuangan.
3) Penilaian Kredit
Beberapa sistem penilaian kredit saat ini sudah ketinggalan zaman. Sistem ini membuat keputusan berdasarkan data demografis, termasuk pekerjaan, usia, ras, jenis kelamin.Tetapi jarang mempertimbangkan kemampuan dan risiko pemberi pinjaman. Kecerdasan buatan dan machine learning memungkinkan lembaga keuangan mendeskripsikan risiko pelanggan dengan lebih akurat.
Menggunakan teknologi penilaian kredit dapat mengurangi kredit macet hingga 50%. Sekaligus meningkatkan tingkat pengembalian sebesar 30%, yang berarti keputusan pinjaman yang lebih baik dapat dibuat.
Prinsip kerja dari teknologi ini adalah untuk membangun model, memverifikasi model untuk memeriksa pekerjaannya. Kemudian dengan cepat menyebarkannya ke pasar. Hal ini berarti bahwa lembaga keuangan tidak mungkin memberikan pinjaman kepada pelanggan yang berisiko. Pelanggan yang memenuhi syarat bisa mendapatkan kredit lebih cepat. Di masa depan, layanan yang dipersonalisasi akan diberikan dan keputusan pinjaman akan dibuat secara instan.
4) Keamanan
Menurut survei Experian, lebih dari 55% organisasi melaporkan aktivitas penipuan pada tahun 2020. Tiga per lima dari organisasi ini menunjukkan bahwa aktivitas penipuan telah meningkat dibandingkan tahun sebelumnya. Beberapa masalah yang paling mengkhawatirkan terkait dengan pembukaan akun dan penipuan keuangan. Dan penipuan dalam industri keuangan bukanlah hal baru. Pergeseran ke digital berarti penipu mungkin lebih kreatif dalam tindakannya. Oleh karena itu, penyedia jasa keuangan harus meningkatkan keamanan.
88% pelanggan mengatakan bahwa mereka mempercayai penyedia layanan keuangan. Lembaga keuangan perlu mengikuti perkembangan teknologi keamanan terbaru dan membiarkan pelanggan mereka memahami risikonya. Penerapan solusi kecerdasan buatan dan keamanan machine learning akan meningkat pada tahun 2021. Misalnya, menganalisis dokumen untuk pendaftaran akun (RegTech), mendeteksi pola abnormal di akun.
5) Layanan Pelanggan
Tidak diragukan lagi bahwa pendapat pelanggan sangat penting. 93% konsumen akan memilih lembaga keuangan yang memberikan layanan pelanggan yang sangat baik. Jadi, apakah layanan pelanggan yang sangat baik itu?
Jawabannya dapat diringkas menjadi dua poin yaitu waktu respons dan layanan yang dipersonalisasi. Di sinilah kecerdasan buatan dan machine learning memainkan peran penting.
90% pelanggan berharap pertanyaan mereka dapat dijawab tepat waktu. Jika tidak, mereka akan beralih ke perusahaan lain. Namun, kecerdasan buatan dan chatbot machine learning menarik pelanggan lebih baik dari sebelumnya dan menjadi lebih pintar. Teknologi ini tidak hanya memungkinkan mereka menjawab pertanyaan pelanggan dengan cepat, tetapi juga mendapatkan wawasan tentang kebutuhan pelanggan.
Semakin banyak data yang dianalisis, semakin banyak pengalaman pelanggan yang dapat disesuaikan. Semua itu, mencakup apa saja mulai dari menjawab pertanyaan hingga menyediakan layanan yang dipersonalisasi. Seperti jumlah pinjaman yang diberikan berdasarkan pendapatan dan risiko pelanggan atau dalam informasi transaksi yang diberikan sebelum melanjutkan.
3. Adakah Kerugian Untuk Menggunakan Kecerdasan Buatan Dan Machine Learning Dalam Industri Keuangan?
Setiap teknologi inovatif memiliki keraguan dan kritiknya sendiri. Meskipun solusi kecerdasan buatan dan machine learning berkembang pesat, mereka tidaklah sempurna. Seiring kemajuan teknologi, kecerdasan buatan dan machine learning akan menjadi lebih pintar dan lebih mudah beradaptasi dengan perilaku manusia. Sehingga dapat memberikan hasil yang lebih akurat.
4. Bagaimana Seharusnya Organisasi Mengadopsi Kecerdasan Buatan Dan Machine Learning Untuk Mencapai Efisiensi Maksimum?
Untuk organisasi mana pun, memilih bagaimana atau di mana mengadopsi solusi baru bukanlah tugas yang mudah. Meskipun 84% eksekutif organisasi percaya bahwa mereka perlu mengadopsi kecerdasan buatan untuk memenuhi tujuan pertumbuhan bisnis. 76% eksekutif tidak sepenuhnya mengetahui cara mencapai tujuan ini. Menggunakan kecerdasan buatan dan teknologi machine learning untuk mengembangkan bisnisnya tidaklah mudah. Tetapi ini adalah ukuran penting bagi organisasi mana pun yang ingin membuat kemajuan.
Oleh karena itu, apakah itu penyesuaian pengalaman yang dipersonalisasi. Pengambilan keputusan internal yang lebih cerdas. Antisipasi tren bisnis, interaksi dengan pelanggan atau deteksi pola target penipuan. Organisasi harus memperhatikan kebutuhan bisnis dan menemukan kecerdasan buatan dan machine learning yang sesuai untuk bisnis mereka.
